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题名/责任者:

动手学差分隐私/(美)约瑟夫·P. 尼尔(Joseph P. Near)，(美)希肯·亚比雅(Chike Abuah)著 刘巍然，李双译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-74131-2/CNY79.00

载体形态项:

136页;24cm

并列正题名:

Programming differential privacy

丛编项:

网络空间安全技术丛书

个人责任者:

(美) 尼尔 (Near, Joseph P.) 著

个人责任者:

(美) 亚比雅 (Abuah, Chike) 著

个人次要责任者:

刘巍然 译

个人次要责任者:

李双 译

学科主题:

隐私权-数据采掘-数据保护-研究

中图法分类号:

TP311.131

一般附注:

CMP BOOKS

责任者附注:

约瑟夫·P.尼尔（JosephP.Near）佛蒙特大学计算机科学系助理教授。他的研究兴趣包括数据隐私、计算机安全和编程语言。他在印第安纳大学获得计算机科学学士学位，在麻省理工学院获得计算机科学硕士和博士学位。

提要文摘附注:

本书是一本面向程序员的差分隐私书籍，主要介绍数据隐私保护领域所面临的挑战，描述为解决这些挑战而提出的技术，并帮助读者理解如何实现其中一部分技术。本书前几章主要介绍去标识化、聚合、k-匿名性等无法抵御复杂隐私攻击的常用隐私技术。然后通过差分隐私技术、差分隐私的性质、敏感度、近似差分隐私、局部敏感度、差分隐私变体、指数机制、稀疏向量技术、本地差分隐私和合成数据等内容，介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。

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